İnşaa bağımlılıklarını kurmak
İlk adım olarak sisteminizi güncellemeniz önerilir
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade
Ardından geliştirme araçlarını ve CMake aracını kurunuz:
sudo apt-get install build-essential cmake unzip pkg-config
Görüntü kodekleri
(Hepsini kurmanız önerilir)
Fotoğraf için (JPEG, PNG ve tiff formatı):
sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev/
Video kayıt için: (Kamera kullanımında önerilir)
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
Video dosyaları için: (Temel video formatları ve h264)
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
GUI Araçları
Gui araçlarını kullanacaksanız (Opencv ile pencere içerisinde çıktı almak gibi) GTK kurmanız önerilir
sudo apt-get install libgtk-3-dev
GTK hatalarını yakalamak için
sudo apt-get install libcanberra-gtk*
Sayısal optimizasyon araçları
OpenCV'nin sayısal optimizayon araçları daha pürüzsüz sonuçlar almanızı sağlar ancak totalde hız düşmesine sebep olur.
Bunu eklemek için:
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
Python bindingleri
Python3 için
sudo apt-get install python3-dev
Python2 için
sudo apt-get install python-dev
OpenCV kaynak Kodunu indirme
En yeni OpenCV sürümünü Github Sayfası üzerinden belirleyin
Ardından wget ile bunları indirin:
cd ~
wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.x.y.zip
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.x.y.zip
Mevcut dizine çıkartın ve yeniden adlandırın:
unzip opencv.zip
unzip opencv_contrib.zip
mv opencv-4.0.0 opencv
mv opencv_contrib-4.0.0 opencv_contrib
İnşaa
Ana sisteme inşaa etmek
Eğer ki virtualenv ile uğraşmak istemiyorsanız benim yönetemimi deneyin.
Numpy'i kurun
Kök sisteme kurmak için
sudo pip3 install numpy
kullanıcı için kurmak siterseniz de
pip3 install numpy --user
Virtualenv üzerine inşaa etmek
Virtualenv sayesinde ana sisteminize zarar vermeden python3 tımbırtılarını işletebilirsiniz.
Virtualenv'yi kurun
sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper
sudo rm -rf ~/get-pip.py ~/.cache/pip
Kabuk ortamınıza virtualenv'yi ekleyin
~/.profile dosyanızın içerisine virtualenv'yi ekleyerek her kabuk ortamını başlattığınızda virtualenv'ye kolayca ulaşabilirsiniz
echo -e "# virtualenv and virtualenvwrapper \
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs \
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3 \
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh" >> ~/.profile
ve kabuk ortamınızı yeniden başlatın:
source ~/.profile
VirtualEnv'ye girin
Yeni bir sanal python ortamı oluşturun:
mkvirtualenv cv -p python3
ve onun içerisine girin
workon cv
Bundan sonra her opencv ile çalışacağınız zaman
workon cv
diyerek cv isimli sanal ortama ulaşabilirsiniz.
Numpy'i kurun
pip3 install numpy
OpenCV'yi inşaa etmek
Konfigürasyon
OpenCV geneli C++ kodlarından oluşan bir CMake projesidir. Bu sebeple derlememz gerekmekte. Mevcut kod düzeni koruyarak derleme yapmak için build
isminde bir dizinde çalışmak daha mantıklıdır. Bu sebeple başta opencv klasörüne girip onun içerisinde build isminde bir inşaa dizini açmamız lazım.
cd ~/opencv
mkdir build
cd build
Ardından CMake konfigürasyonunu yapın:
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules \
-D ENABLE_NEON=ON \
-D ENABLE_VFPV3=ON \
-D BUILD_TESTS=OFF \
-D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF \
-D BUILD_EXAMPLES=OFF ..
İnşaa
Make aracı ile inşaa etmeye başlayalım
make
Eğer ki çok çekirdekli bir işlemciye sahipseniz komutunuzu
make -j{çekirdek sayınızın bir eksiği}
şeklinde yeniden oluşturun. Örneğin 4 çekirdekli bir işlemci için
make -j3
şeklinde yazabilirsiniz.
Kurulum
sudo make install
sudo ldconfig
Bu komut virtualenv içerisinde iken opencv'nin python bindingini env içerisine kurar. Ancak C++ kütüphanesi ve ikili paylaşım kitaplıkları ana sisteme kurulur.
Top comments (0)